基于灰色关联度和BP神经网络的全国人口预测研究.pdf
2021-09-25 22:05:37 1.69MB 神经网络 深度学习 机器学习 数据建模
2020中国人工智能产业白皮书.pdf
2021-09-24 19:02:27 6.42MB 行业报告
2020上半年中国人工智能芯片行业研究报告.pdf
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2020上半年中国人工智能产业专题研究报告.pdf
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2020年中国人工智能商业化应用专题研究报告.pdf
2021-09-24 19:02:02 4.37MB 行业报告
第七次全国人口普查主要数据情况 人口老龄化
2021-09-23 17:01:54 443KB 效率 人口老龄化 人口普查
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本文采用宋健-于景元方程基本预测模型,首先用此模型进行死亡率预测,采用线性函数逼近法进行预测,该方法只要知道连续两年的死亡率就可以求出以后任何一年的死亡率。我们以2001年和2002年的死亡率来按此逼近法得到的死亡率和2002年的按龄生育率,代入宋健模型中,得到的预测结果与对应年的相应数据进行比较,所得误差见表二,结果较合理。 对于中短期的人口增长情况,基于在短时间人口死亡率和性别比例基本维持不变的事实,我们同样可以按此方法来预测2005年以后的人口数量。得到的预测结果见表三,预测结果中包含年龄结构、性别比例等,然后对预测出的结果做年龄结构分析,得到老年人所占的比例大约在5.9%到7.4%左右。结果吻合度较高。 对长期的人口增长模型 ,我们就不能简单地假设死亡率和性别比例不变,但可以用线性函数逼近法对死亡率进行预测,同时我们还添加考虑城镇化对人口变动的影响。在城镇化过程中,我们假设了农村妇女迁移到城镇后能遵循城镇年龄别生育率(在迁移之前遵循农村年龄别生育率),我们对年龄进行分段得到城镇化人口勒斯里矩阵,再进行标准化分析,得到在时间t内城镇化人口变动随着时间的总的变动。得到预测结果函数为 + 。其中 为迁移人口,我们同样对因城镇化带来的人口变动进行分析,从分析结果可知城镇化人口每年带来的人口变动为360100。
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中国人寿保险市场需求分析与发展规划研究报告
2021-09-21 09:01:58 717KB 保险市场需求分析与发展规划
美国人口数据分析案例所用到的数据,csv格式。大数据分析案例
2021-09-20 19:42:46 19KB 美国人口数据分析 大数据分析
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2021-2027全球与中国人造鱼饵市场现状及未来发展趋势
2021-09-18 19:04:38 812KB
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